{"id":5252,"date":"2022-05-02T17:26:00","date_gmt":"2022-05-02T15:26:00","guid":{"rendered":"https:\/\/i-care.local\/resource\/shifting-from-manual-to-sensor-data-collection\/"},"modified":"2025-10-06T10:16:19","modified_gmt":"2025-10-06T08:16:19","slug":"shifting-from-manual-to-sensor-data-collection","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/www.icareweb.com\/fr\/ressources\/maintenance-predictive\/shifting-from-manual-to-sensor-data-collection\/","title":{"rendered":"Passer d’une collecte de donn\u00e9es manuelle \u00e0 une collecte par capteur"},"content":{"rendered":"\n\n\n
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Strat\u00e9gies ax\u00e9es sur la technologie pour optimiser la maintenance des actifs<\/h4>\r\nEn 2014, lorsque la s\u00e9rie de normes<\/a> ISO 55000 sur la gestion des actifs a \u00e9t\u00e9 lanc\u00e9e, les organisations du monde entier disposaient enfin d’une norme internationale ratifi\u00e9e couvrant la gestion des actifs. Depuis lors, la gestion des actifs a \u00e9t\u00e9 discut\u00e9e plus souvent et de mani\u00e8re plus approfondie par plusieurs organisations et entit\u00e9s.\r\n\r\nN\u00e9anmoins, les technologies de collecte de donn\u00e9es permettant de g\u00e9rer et d’entretenir efficacement ces actifs sont souvent rest\u00e9es \u00e0 la tra\u00eene. Une \u00e9tude r\u00e9alis\u00e9e en 2016 par General Electric Corporation sur l’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re a d\u00e9termin\u00e9 que 60 %1<\/sup> des exploitants d’installations estiment que la collecte de donn\u00e9es relatives aux actifs constitue un “d\u00e9fi majeur”. Ironiquement, la m\u00eame \u00e9tude indique que les exploitants qui utilisent une approche pr\u00e9dictive fond\u00e9e sur les donn\u00e9es ont connu 36 %2<\/sup> de moins en temps d’arr\u00eat non planifi\u00e9.\r\n\r\nLe volume des donn\u00e9es relatives aux actifs qui sont actuellement disponibles pour fournir un aper\u00e7u est stup\u00e9fiant. L’analyse de ces donn\u00e9es est vitale, car elle constitue la base des algorithmes pr\u00e9dictifs qui permettent aux installations de d\u00e9tecter les “actifs d’int\u00e9r\u00eat” qui peuvent \u00eatre visualis\u00e9s et analys\u00e9s par un expert. Une fois qu’un analyste a converti l’alerte d’un algorithme automatis\u00e9 en recommandations exploitables, la maintenance peut \u00eatre programm\u00e9e au bon moment.\r\n

Un probl\u00e8me qui trouve son origine dans des pratiques inefficaces<\/h4>\r\nHistoriquement, l’ensemble du processus a \u00e9t\u00e9 fractur\u00e9 du d\u00e9but \u00e0 la fin, l’approche globale de la collecte et du traitement des donn\u00e9es se d\u00e9roulant comme suit :\r\n